% 06-result_analysis.tex - 数据库测试结果分析
\section{数据库测试结果分析}

\subsection{部署难度分析}
从表\ref{tab:deploy_score}可知，所有测试数据库部署难度综合评分均为 2 分，核心优势如下：
\begin{itemize}
    \item 步骤简洁：均仅需 3 步即可完成部署，无需复杂配置；
    \item 自动化程度高：支持 Docker 一键部署，避免手动编译依赖；
    \item 依赖轻量化：基础依赖较少，部署过程简单快速。
\end{itemize}
所有数据库部署耗时均为 5 分钟，相比传统数据库部署效率显著提升。

\subsection{性能表现对比分析}

\subsubsection{openGauss 性能特点}
基于表\ref{tab:opengauss_performance}数据，openGauss 在测试环境下的性能表现卓越：
\begin{enumerate}[label=(\arabic*)]
    \item 插入性能：TPS 高达 24390.2，1000条数据批量插入仅需 0.041 秒；
    \item 查询性能：各类查询延迟稳定在24-37ms之间，查询性能优异；
    \item 复杂分析：支持窗口函数等高级分析功能，复杂查询延迟仅30ms；
    \item 资源占用：CPU 使用率仅 1.72\%，内存消耗 616.4MB，资源效率极高。
\end{enumerate}

\subsubsection{MatrixOne 性能特点}
基于表\ref{tab:matrixone_performance}数据，MatrixOne 在 OLTP 场景下的性能表现优秀：
\begin{enumerate}[label=(\arabic*)]
    \item 插入性能：TPS 达 9259.3，1000条数据批量插入耗时0.108秒；
    \item 查询性能：各类查询延迟稳定在33-49ms之间，查询性能良好；
    \item 资源占用：CPU 峰值使用率 47\%，内存消耗 942MB，资源需求较高；
    \item MySQL兼容性：基础语法兼容性良好，适合MySQL迁移场景。
\end{enumerate}

\subsubsection{TDengine 性能特点}
基于表\ref{tab:tdengine_performance}数据，TDengine 在时序场景下的性能特点：
\begin{enumerate}[label=(\arabic*)]
    \item 插入性能：TPS 仅 252.0，1000条数据插入耗时3.968秒，时序场景优化；
    \item 查询性能：时序查询延迟在353-398ms之间，满足时序分析需求；
    \item 资源占用：CPU 使用率 15.91\%，内存消耗仅184MB，资源效率优异；
    \item 时序优化：专为时序数据设计，支持时间范围查询等时序特性。
\end{enumerate}

% 添加 OceanBase 性能特点分析
\subsubsection{OceanBase 性能特点}
基于表\ref{tab:oceanbase_performance}数据，OceanBase 在分布式场景下的性能表现：
\begin{enumerate}[label=(\arabic*)]
    \item 插入性能：TPS 达 2857.1，1000条数据批量插入耗时0.350秒；
    \item 查询性能：各类查询延迟在25-98ms之间，JOIN查询相对较慢；
    \item 分布式能力：支持跨节点事务，具备良好的水平扩展性；
    \item 资源占用：CPU 使用率 92.92\%，内存消耗 3.8GB，资源需求较高。
\end{enumerate}

% 添加 Milvus 性能特点分析
\subsubsection{Milvus 性能特点}
基于表\ref{tab:milvus_performance}数据，Milvus 在向量检索场景下的性能表现：
\begin{enumerate}[label=(\arabic*)]
    \item 插入性能：吞吐量达 1479.32 向量/秒，5000条向量插入耗时3.380秒；
    \item 检索性能：过滤搜索延迟仅9ms，精确搜索相对较慢（2.540秒）；
    \item 并发能力：支持高并发向量检索，吞吐量达501.70查询/秒；
    \item 向量优化：专为向量相似度搜索设计，支持多种索引算法。
\end{enumerate}

\paragraph{性能对比分析}：
\begin{itemize}
    \item \textbf{OLTP写入性能}：openGauss(24390.2 TPS) > MatrixOne(9259.3 TPS) \\ 
    > OceanBase(2857.1 TPS) > TDengine(252.0 TPS)；
    \item \textbf{向量写入性能}：Milvus（1479.32 向量/秒）在向量场景表现优秀；
    \item \textbf{查询性能}：openGauss(24-37ms) > MatrixOne(33-49ms) > OceanBase(25-98ms) \\ 
     > TDengine(353-398ms)；
    \item \textbf{向量检索性能}：Milvus在向量场景表现卓越，过滤搜索延迟仅9ms；
    \item \textbf{资源效率}：TDengine资源消耗最低，OceanBase资源需求最高。
\end{itemize}

\subsection{功能兼容性分析}

\subsubsection{openGauss 兼容性}
从表\ref{tab:opengauss_compatibility}可知，openGauss 对 PostgreSQL 语法的兼容度极高：
\begin{itemize}
    \item 完全兼容 PostgreSQL 语法，迁移成本低；
    \item 支持存储过程、触发器、分区表等企业级功能；
    \item 具备窗口函数、并行查询等高级分析能力；
    \item 功能完整性最佳，适合复杂业务场景。
\end{itemize}

\subsubsection{MatrixOne 兼容性}
从表\ref{tab:matrixone_compatibility}可知，MatrixOne 对 MySQL 语法的兼容度良好：
\begin{itemize}
    \item 基础 SQL 语法兼容性良好，支持标准 DDL/DML；
    \item GROUP BY 语法要求更严格，需注意兼容性调整；
    \item 索引和存储引擎自动管理，简化了使用复杂度；
    \item 适合MySQL迁移场景，但高级功能支持有限。
\end{itemize}

\subsubsection{TDengine 兼容性}
从表\ref{tab:tdengine_compatibility}可知，TDengine 对 MySQL 语法的兼容度满足时序场景需求：
\begin{itemize}
    \item 支持时序专用函数，适合物联网数据分析；
    \item 暂不支持触发器和存储过程，需通过应用层实现相关逻辑；
    \item 作为时序数据库，不过多强调关系完整性；
    \item 专注于时序场景，传统OLTP功能有限。
\end{itemize}

% 添加 OceanBase 兼容性分析
\subsubsection{OceanBase 兼容性}
从表\ref{tab:oceanbase_compatibility}可知，OceanBase 对 MySQL 语法的兼容度极高：
\begin{itemize}
    \item 完全兼容 MySQL 语法，迁移成本极低；
    \item 支持存储过程、触发器、分区表等企业级功能；
    \item 具备分布式事务处理能力，支持跨节点数据一致性；
    \item 功能完整性好，适合分布式业务场景。
\end{itemize}

% 添加 Milvus 兼容性分析
\subsubsection{Milvus 兼容性}
从表\ref{tab:milvus_compatibility}可知，Milvus 专注于向量检索功能：
\begin{itemize}
    \item 支持多种向量相似度度量算法；
    \item 提供标量字段过滤，支持混合查询；
    \item 具备高效的向量索引构建和检索能力；
    \item 专注于向量场景，不支持传统SQL查询。
\end{itemize}

\subsection{适用场景推荐}

\subsubsection{openGauss 适用场景}
结合测试结果，openGauss 适合以下场景：
\begin{itemize}
    \item 企业级 OLTP 系统，需要高并发事务处理；
    \item 复杂分析查询场景，需要窗口函数等高级功能；
    \item PostgreSQL 迁移场景，语法兼容性要求高；
    \item 对性能和功能完整性要求较高的生产环境。
\end{itemize}

\subsubsection{MatrixOne 适用场景}
MatrixOne 更适合以下场景：
\begin{itemize}
    \item 传统 OLTP 业务系统；
    \item MySQL 兼容性要求较高的迁移场景；
    \item 需要良好写入性能的在线业务；
    \item 资源相对充足的应用环境。
\end{itemize}

\subsubsection{TDengine 适用场景}
结合测试结果，TDengine 适合以下场景：
\begin{itemize}
    \item 资源受限环境（内存占用低，CPU使用率适中）；
    \item 时序数据处理和分析场景；
    \item 物联网设备监控、传感器数据采集；
    \item 系统监控指标存储与分析。
\end{itemize}

% 添加 OceanBase 适用场景
\subsubsection{OceanBase 适用场景}
结合测试结果，OceanBase 适合以下场景：
\begin{itemize}
    \item 分布式OLTP系统，需要跨节点事务一致性；
    \item 高并发在线业务，需要水平扩展能力；
    \item MySQL迁移场景，语法兼容性要求高；
    \item 对分布式事务和数据一致性要求严格的场景。
\end{itemize}

% 添加 Milvus 适用场景
\subsubsection{Milvus 适用场景}
结合测试结果，Milvus 适合以下场景：
\begin{itemize}
    \item 向量相似度搜索和推荐系统；
    \item AI大模型知识库和语义检索；
    \item 图像、视频、音频等多模态检索；
    \item 需要高效向量检索的AI应用场景。
\end{itemize}

\paragraph{选型建议}：
\begin{itemize}
    \item 对于企业级OLTP和复杂分析需求，推荐 openGauss；
    \item 对于传统OLTP业务和MySQL兼容性要求，推荐 MatrixOne；
    \item 对于分布式事务和高并发场景，推荐 OceanBase；
    \item 对于时序数据处理和资源敏感场景，推荐 TDengine；
    \item 对于向量检索和AI应用场景，推荐 Milvus；
    \item 在实际项目中应根据具体业务需求、性能要求和功能完整性进行选择。
\end{itemize}

\subsection{测试局限性说明}
\begin{itemize}
    \item \textbf{测试规模}：当前测试数据量较小（1000条），大规模数据性能可能有所不同；
    \item \textbf{测试场景}：主要针对OLTP场景，未充分测试各数据库的特色功能；
    \item \textbf{部署环境}：测试在单一 Docker 环境中进行，生产环境性能可能有所差异；
    \item \textbf{优化配置}：未进行深度参数调优，实际使用中可通过配置优化提升性能；
    \item \textbf{功能覆盖}：主要测试基础功能，未覆盖所有高级特性和边缘场景。
\end{itemize}